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马氏距离判别模型在矿井突水水源判别中应用
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11
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摘要
根据某矿井水质资料,建立了该矿判别突水水源的数学模型,利用VB程序开发了马氏距离判别软件。选择了K+、Na+、Ca2+、Mg2+、HCO3-、SO42-、总硬度、碱度、pH、矿化度11项指标作为评价因子,选取20个典型水样作为距离判别方法的训练样本,获得了判别模型,并用样本数据的回判处理进行验证。应用该模型对6个待测水样进行判别,并与Fisher判别结果进行比较,结果表明:其结果与实际情况吻合较好。
作者
聂凤琴
许光泉
关维娟
李璇璇
机构地区
安徽理工大学地球与环境学院
出处
《地下水》
2013年第6期41-42,68,共3页
Ground water
关键词
马氏距离判别模型
突水水源
水源判别
分类号
P641.4 [天文地球—地质矿产勘探]
引文网络
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1
杨永国,黄福臣.
非线性方法在矿井突水水源判别中的应用研究[J]
.中国矿业大学学报,2007,36(3):283-286.
被引量:94
2
王广才,王秀辉,李竞生,黄伯儒,陈遂斋,越成山,刘贵平.
平顶山矿区矿井突(涌)水水源判别模式[J]
.煤田地质与勘探,1998,26(3):47-50.
被引量:37
3
岳梅.
判断矿井突水水源灰色系统关联分析的应用[J]
.煤炭科学技术,2002,30(4):37-39.
被引量:43
4
陈红江,李夕兵,刘爱华,董陇军,刘志祥.
煤层底板突水量的距离判别分析预测方法[J]
.煤炭学报,2009,34(4):487-491.
被引量:28
5
徐斌,张艳,姜凌.
矿井涌水水源判别的GRA-SDA耦合模型[J]
.岩土力学,2012,33(10):3122-3128.
被引量:7
6
张许良,张子戌,彭苏萍.
数量化理论在矿井突(涌)水水源判别中的应用[J]
.中国矿业大学学报,2003,32(3):251-254.
被引量:84
7
王震,朱术云,段宏飞,宋淑光.
基于灰色系统关联分析的矿井突水水源判别[J]
.煤矿安全,2012,43(7):132-135.
被引量:14
8
贲旭东,郭英海,解奕伟,沈玉林,张传风,平立华.
模糊综合评判在矿井突水水源判别中的应用及探讨[J]
.矿业安全与环保,2006,33(3):57-59.
被引量:18
9
张瑞钢,钱家忠,马雷,覃华.
可拓识别方法在矿井突水水源判别中的应用[J]
.煤炭学报,2009,34(1):33-38.
被引量:64
10
冯利军,李竞生,邵改群.
具有线性功能函数的神经元在矿井水质类型识别中的应用[J]
.煤田地质与勘探,2002,30(4):35-37.
被引量:14
二级参考文献
67
1
孙亚军,杨国勇,郑琳.
基于GIS的矿井突水水源判别系统研究[J]
.煤田地质与勘探,2007,35(2):34-37.
被引量:31
2
梁俊勋,吴必胜.
用灰色关联度分析法判别某地下室产生上浮的水源[J]
.工程勘察,2010,38(S1):766-770.
被引量:4
3
李军.
模糊数学水质评价模式[J]
.山东建筑大学学报,1991,17(3):34-40.
被引量:1
4
黄志洪,武鹏林.
基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨[J]
.太原理工大学学报,2005,36(2):174-176.
被引量:22
5
宋晓梅,桂和荣,陈陆望.
淮北煤田地下水微量元素贝叶斯多类线性判别分析[J]
.中国煤炭,2005,31(5):42-44.
被引量:9
6
周来,冯启言,杨建华,李永涛.
济宁三号井田矿井突水的水化学特征和水源判别[J]
.中国矿业,2005,14(8):66-69.
被引量:16
7
姜谙男,梁冰.
基于最小二乘支持向量机的煤层底板突水量预测[J]
.煤炭学报,2005,30(5):613-617.
被引量:28
8
袁文华,桂和荣.
任楼煤矿地温特征及在水源判别中的应用[J]
.安徽理工大学学报(自然科学版),2005,25(4):9-11.
被引量:24
9
凌敏华,左其亭.
水质评价的模糊数学方法及其应用研究[J]
.人民黄河,2006,28(1):34-36.
被引量:86
10
姜成志,张绍兵.
建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型[J]
.黑龙江科技学院学报,2006,16(1):8-11.
被引量:13
共引文献
345
1
张靖苑.
基于主成分分析和随机配置网络的矿井突水水源判别方法研究[J]
.煤炭工程,2020,52(S02):101-104.
被引量:3
2
孙亚军,杨国勇,郑琳.
基于GIS的矿井突水水源判别系统研究[J]
.煤田地质与勘探,2007,35(2):34-37.
被引量:31
3
刘鑫,陈陆望,林曼利,李思达.
采动影响下矿井突水水源Fisher判别与地下水补给关系反演[J]
.水文地质工程地质,2013,40(4):36-43.
被引量:13
4
肖建于,童敏明,姜春露.
基于模糊证据理论的煤层底板突水量预测[J]
.煤炭学报,2012,37(S1):131-137.
被引量:31
5
周健,史秀志.
冲击地压危险性等级预测的Fisher判别分析方法[J]
.煤炭学报,2010,35(S1):22-27.
被引量:40
6
郝朝瑜,王继仁,万清生,邓存宝.
煤层深孔控制预裂爆破的可拓工程设计方法及应用[J]
.煤炭学报,2010,35(S1):72-75.
被引量:4
7
曹雪春,钱家忠,孙兴平.
煤矿地下水系统水质分类判别的多元统计组合模型——以顾桥煤矿为例[J]
.煤炭学报,2010,35(S1):141-144.
被引量:8
8
邵良杉,张宇.
基于小波理论的支持向量机瓦斯涌出量的预测[J]
.煤炭学报,2011,36(S1):104-107.
被引量:19
9
黄平华,陈建生.
基于多元统计分析的矿井突水水源Fisher识别及混合模型[J]
.煤炭学报,2011,36(S1):131-136.
被引量:47
10
李春萍,郝会兵.
煤巷围岩分类的Bayes判别分析法[J]
.煤炭学报,2011,36(S2):304-307.
被引量:20
同被引文献
82
1
刘鑫,陈陆望,林曼利,李思达.
采动影响下矿井突水水源Fisher判别与地下水补给关系反演[J]
.水文地质工程地质,2013,40(4):36-43.
被引量:13
2
贲旭东,郭英海,解奕伟,沈玉林,张传风,平立华.
模糊综合评判在矿井突水水源判别中的应用及探讨[J]
.矿业安全与环保,2006,33(3):57-59.
被引量:18
3
徐忠杰,杨永国,汤琳.
神经网络在矿井水源判别中的应用[J]
.煤矿安全,2007,38(2):4-6.
被引量:41
4
高艳秋.
多组逐步判别分析在矿井水源判别中的应用[J]
.北京工业职业技术学院学报,2007,6(2):10-14.
被引量:9
5
杨永国,黄福臣.
非线性方法在矿井突水水源判别中的应用研究[J]
.中国矿业大学学报,2007,36(3):283-286.
被引量:94
6
阮百尧,葛为中.
奇异值分解法与阻尼最小二乘法的对比[J]
.物探化探计算技术,1997,19(1):46-49.
被引量:10
7
张海鹏.
浅析煤矿中的水灾害防治[J]
.中国安全生产科学技术,2008,4(5):100-103.
被引量:21
8
刘树林,邱菀华.
多属性决策基础理论研究[J]
.系统工程理论与实践,1998,18(1):38-43.
被引量:191
9
闫志刚,白海波.
矿井涌水水源识别的MMH支持向量机模型[J]
.岩石力学与工程学报,2009,28(2):324-329.
被引量:29
10
王海军,白玫,贾兆立,覃丽萍.
基于粒子群神经网络的期货价格预测[J]
.计算机工程与设计,2009,30(10):2428-2430.
被引量:10
引证文献
11
1
徐星,田坤云,孙光中.
基于逐步Bayes方法的矿井突水水源判别[J]
.煤炭技术,2018,37(12):130-131.
被引量:3
2
李垣志,牛国庆,刘慧玲.
改进的GA-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用[J]
.中国安全生产科学技术,2016,12(7):77-81.
被引量:30
3
赵国红,黄健敏.
煤矿突水水源判别方法的应用研究[J]
.煤炭技术,2016,35(9):150-152.
被引量:11
4
徐星,李垣志,张文勇,曾珠.
MPSO-BP模型在矿井突水水源判别中的应用[J]
.自然灾害学报,2017,26(5):140-148.
被引量:14
5
徐星,田坤云,郑吉玉.
基于遗传BP神经网络模型的矿井突水水源判别[J]
.工业安全与环保,2017,43(11):21-24.
被引量:12
6
李垣志,牛国庆,张轩轩.
矿井突水水源判别的改进ESN神经网络模型[J]
.重庆大学学报(自然科学版),2017,40(12):87-96.
7
李垣志,牛国庆,张轩轩.
ESN神经网络在矿井突水水源判别中的应用[J]
.煤炭技术,2018,37(1):196-199.
被引量:3
8
李垣志,牛国庆,张轩轩.
矿井突水水源判别的ESN正则化模型[J]
.煤田地质与勘探,2018,46(1):108-114.
被引量:5
9
徐星,田坤云,李凤琴,赵新涛.
基于GA-Elman神经网络的煤矿突水水源判别[J]
.西南大学学报(自然科学版),2018,40(4):170-179.
被引量:8
10
徐星,李垣志,田坤云,张瑞林.
ACPSO-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用[J]
.重庆大学学报(自然科学版),2018,41(6):91-101.
被引量:8
二级引证文献
91
1
张靖苑.
基于主成分分析和随机配置网络的矿井突水水源判别方法研究[J]
.煤炭工程,2020,52(S02):101-104.
被引量:3
2
邵良杉,庞志晴.
基于MIV-IPFA-ELM的矿井突水水源识别模型[J]
.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2023(4):404-411.
被引量:2
3
毛志勇,崔鹏杰,黄春娟,韩榕月.
KPCA-CS-SVM下的矿井突水水源判别模型[J]
.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2021(2):104-111.
被引量:4
4
徐星,田坤云,孙光中.
基于逐步Bayes方法的矿井突水水源判别[J]
.煤炭技术,2018,37(12):130-131.
被引量:3
5
琚棋定,胡友彪,张淑莹.
基于主成分分析与贝叶斯判别法的矿井突水水源识别方法研究[J]
.煤炭工程,2018,50(12):90-94.
被引量:25
6
代革联,薛小渊,牛超.
基于水化学特征分析的象山矿井突水水源判别[J]
.西安科技大学学报,2017,37(2):213-218.
被引量:26
7
李勃,佟首峰,张雷,刘禹彤.
水平大气能见度对深空激光通信速率的影响[J]
.光学学报,2017,37(10):74-79.
被引量:4
8
李垣志,牛国庆,张轩轩.
矿井突水水源判别的改进ESN神经网络模型[J]
.重庆大学学报(自然科学版),2017,40(12):87-96.
9
李垣志,牛国庆,张轩轩.
ESN神经网络在矿井突水水源判别中的应用[J]
.煤炭技术,2018,37(1):196-199.
被引量:3
10
王欣,葛恒清,张凯婷,陈友群.
基于遗传BP神经网络的矿井突水水源识别[J]
.淮阴师范学院学报(自然科学版),2017,16(4):307-311.
被引量:2
1
郭学全,熊继传.
铜录山矿田构造地球化学特征及资料处理的马氏距离得分法[J]
.湖北地质,1993,11(2):71-78.
2
韩永,连会青,尹尚先,刘德民.
近煤层地下水化学分布规律研究[J]
.煤炭技术,2016,35(5):152-154.
3
宋德旺.
钱家营矿西翼水化学特征与水源判别[J]
.能源技术与管理,2014,39(3):71-74.
被引量:2
4
汪世花.
鹤壁矿区各含水层水化学特征与水源判别初探[J]
.中州煤炭,1998(2):30-31.
被引量:6
5
孙亚军,杨国勇,郑琳.
基于GIS的矿井突水水源判别系统研究[J]
.煤田地质与勘探,2007,35(2):34-37.
被引量:31
6
涂必超,杨枫林.
基于主成分分析和马氏距离的测井曲线自动分层方法[J]
.黑龙江大学自然科学学报,2012,29(3):322-326.
被引量:3
7
马培智,郑士田,黄贤瑞.
范各庄井田奥灰水NO_3^-离子形成机理及在水源判别中的应用[J]
.煤田地质与勘探,1998,26(1):48-50.
被引量:6
8
彭淑琴.
聚类分析在山区春播服务中的应用[J]
.气象与环境学报,1994,20(1):22-24.
9
胡友彪,陈世杰.
矿井水源判别的同位素方法[J]
.淮南矿业学院学报,1994,14(3):6-10.
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冯玉国.
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